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Enregistrement W3008638572 · doi:10.1139/cjss-2019-0128

Ammonia emission from manures treated with different rates of urease and nitrification inhibitors

2020· article· en· W3008638572 sur OpenAlexaffvenue
Ahmed A. Lasisi, O. O. Akinremi, Darshani Kumaragamage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrificationChemistryUreaseAmmoniaUreaAnimal scienceManureAmmonia volatilization from ureaNitrogenNuclear chemistryEnvironmental chemistryAgronomyBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urease inhibitors have been successfully used to reduce ammonia (NH3) emission from urea-based fertilizers. However, studies on its effectiveness with manures have produced inconclusive results. Field and greenhouse studies were conducted to investigate the effectiveness of different rates of urease [N-(n-butyl) thiophosphoric triamide; NBPT] with and without nitrification inhibitor (NI) in reducing NH3 emission from surface-applied liquid pig manure (LPM) and solid beef manure (SBM). Ammonia emission was measured with acid-charged discs at seven dates for 28 d. Total NH3 emission (% of applied N) ranged from 4.3% to 8.2% in untreated LPM and 8.2% in untreated SBM. The corresponding NH3 emission was 6.8%–7.4% in LPM treated with NBPT, 5.0%–12.3% in LPM treated with NBPT + NI (double inhibitor; DI), and 6.0%–10.8% in SBM treated with DI. In the field study, NH3 emission was not significantly different between either LPM or SBM treated with and without DI. In the greenhouse, NBPT did not significantly reduce NH3 emission from LPM, whereas DI applied at a lower rate significantly increased NH3 emission from LPM. In conclusion, addition of NBPT to manure did not have any significant environmental benefit, whereas a combination of NBPT and NI increased NH3 emission from manure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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